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7 Wege, wie intelligente Technologie moderne Geschäftsabläufe verbessert
7 Wege, wie intelligente Technologie moderne Geschäftsabläufe verbessert
1. Produktivität verbessern
Da viele Unternehmen auf Remote-Arbeit umsteigen, ist die Aufrechterhaltung der Effizienz von entscheidender Bedeutung. Wenn Mitarbeiter von zu Hause aus arbeiten, neigen sie eher dazu, Hausarbeiten zu erledigen oder soziale Netzwerke zu durchsuchen, da dies ihre Arbeitsaufgaben beeinträchtigt und herausfordert. Moderne Unternehmen können sich auf intelligente Technologie verlassen, um einen reibungslosen Arbeitsalltag zu gewährleisten.
Technologieanwendungen steigern die Produktivität der Mitarbeiter in vollständig Remote- und Hybridumgebungen. Nehmen Sie als Beispiel eine Anwesenheitsverfolgungssoftware. Unternehmen können damit sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter auch ohne Vorgesetzten auf dem richtigen Weg bleiben. Es überwacht die Interaktionen zwischen Mitarbeitern und hält den normalen Betrieb aufrecht. Es werden auch wichtige Leistungsindikatoren bereitgestellt, die beiden Parteien bei der Zielsetzung helfen.
Die meisten modernen Unternehmen wechseln zu hybriden Umgebungen und benötigen daher etwas, das den Übergang erleichtert. Bei der Remote-Arbeit erleichtert intelligente Technologie die Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Teammitgliedern und hilft gleichzeitig Unternehmensleitern, die Sicherheit ihrer Systeme zu gewährleisten.
2. Verhindern Sie Datenverluste
Eine der besten Möglichkeiten, wie intelligente Technologie den Geschäftsbetrieb verbessern kann, ist die Verhinderung von Datenverlusten. Selbst mit mehreren Speicherplattformen müssen Unternehmen immer noch häufig mit beschädigten oder verlorenen Informationen umgehen. Unabhängig davon, ob es sich um einen Unfall während der Cloud-Migration oder um eine Systemüberlastung handelt, kann diese Situation auftreten. Glücklicherweise kann jetzt intelligente Technologie genutzt werden, um eine konstante Leistung aufrechtzuerhalten.
Unternehmen können aus vielen Gründen wichtige Informationen verlieren. Beispielsweise können unerwartete Stromausfälle häufig Daten beschädigen oder zerstören. Im Jahr 2022 wird der minimale Verlust durch Stromausfall im Vergleich zu 2019 um etwa 40 % steigen, und der Anteil, der mehr als 100.000 US-Dollar erreicht, wird über 60 % betragen. Durch die Erkennung von Stromausfällen nahezu in Echtzeit können intelligente Generatoren oder automatisierte Backup-Software wertvolle Vermögenswerte schützen. Es kann sogar Ausfallzeiten reduzieren, um die Gesamteinsparungen zu erhöhen.
3. Erkenntnisse liefern
Viele Unternehmen hoffen, durch die digitale Transformation Ergebnisse zu erzielen. Die schnelle Datenanalyse vieler intelligenter Technologien kann wichtige Einblicke in die meisten Abläufe liefern. Big-Data-Plattformen können beispielsweise alle Details speichern und verarbeiten, die ein Unternehmen eingeben möchte. Dazu gehören historische, Marketing-, Vertriebs- oder Verwaltungsdatensätze.
Kaufstatistiken können sogar gesammelt und analysiert werden, sodass Unternehmen Einblicke in Konsummuster gewinnen können. Sie können damit auch Ihre Ausgabegewohnheiten überdenken und so Ihre Ersparnisse erhöhen. Es kann auch auf Marketingentscheidungen angewendet werden. Im Wesentlichen nutzt es eine datengesteuerte Analyse als Vorhersagemodell. Niemand kann die Zukunft vorhersagen – aber mit intelligenter Technologie kann sie näher gebracht werden.
4. Das Management verbessern
Um ein Unternehmen richtig zu führen, ist viel Energie und Zeit erforderlich, daher ist eine Rationalisierung des Prozesses erforderlich. Glücklicherweise hat uns der technische Fortschritt gerettet. Es übernimmt lästige Aufgaben und ermöglicht es Managern, sich auf wichtigere Dinge zu konzentrieren. Kundenmanagementplattformen können die intelligente Technologie des Geschäftsbetriebs verbessern, indem sie verschiedene Verwaltungsaufgaben übernehmen.
Im Wesentlichen überwacht und steuert es die Interaktionen eines Unternehmens mit bestehenden und potenziellen Kunden. Ziel ist es, sein Verhalten genau zu beschreiben, um das Wachstum zu fördern. Durch die Bereitstellung datengesteuerter Erkenntnisse kann personalisiertes, zielgerichtetes Marketing erreicht werden, was zu einem besseren Verbrauchererlebnis führt.
Verbessertes Management ist der ultimative Vorteil intelligenter Technologie, die die Konversionsraten und den Umsatz steigern kann. In der schnelllebigen Industriewelt ist Technologie für den Menschen von entscheidender Bedeutung, um Verwaltungsaufgaben auszuführen. Unternehmen können damit ihren Geschäftsbetrieb schnell stärken.
5. Prozesse optimieren
Eine der besten Möglichkeiten, wie intelligente Technologie den Geschäftsbetrieb verbessern kann, ist die Automatisierung. Obwohl es viele Dienste und Software gibt, die langwierige Organisationsprozesse beschleunigen können, ist künstliche Intelligenz (KI) die beste Option. Es ist einfach zu bedienen und seine Vielseitigkeit ermöglicht eine nahtlose Integration.
Künstliche Intelligenz kann große Mengen an Eingabedaten schnell und ohne menschliches Eingreifen analysieren. Da es selbst bedient werden kann, kann es den Mitarbeitern viel Zeit sparen. Durch die Integration künstlicher Intelligenz in seinen Arbeitsablauf konnte International Business Machines erfolgreich mehr als 4 Millionen Arbeitsstunden einsparen.
Unternehmen können es grundsätzlich nach Bedarf nutzen, da es nahezu unbegrenzte Möglichkeiten bietet. Dies könnte beispielsweise in die Personalbeschaffungsaufgaben Ihres HR-Teams oder den Nachschubprozess Ihres Lagers integriert werden. Seine einzigartigen Funktionen ermöglichen eine schnelle Überprüfung jedes Arbeitsablaufs.
6. Zusammenarbeit verbessern
Viele Unternehmen stehen bei der Standardisierung vor großen Herausforderungen und benötigen daher die Unterstützung intelligenter Technologie. Was die Effizienz im Gesamtbetrieb erheblich verbessern kann, ist eine Plattform oder Software, die andere Geschäftsfunktionen nahtlos integriert. Grundsätzlich regelt es Interaktionen zwischen Systemen, Abteilungen oder Partnern.
Während die besten Lösungen je nach Branche unterschiedlich sind, können die meisten Unternehmen von Logistikunterstützung profitieren. Letztendlich kann Supply-Chain-Management-Software die Zusammenarbeit zwischen Lieferanten und Händlern verbessern und dadurch die Gesamteinsparungen und die Leistung steigern. Es verbessert die Kommunikationskanäle, was für einen so komplexen Prozess von entscheidender Bedeutung ist.
7. Kundenbeziehungen verbessern
Die Stärkung der Kundenbeziehungen ist eine der besten Möglichkeiten für intelligente Technologie, den Geschäftsbetrieb zu verbessern. Die Stärkung dieses Schrittes wird den meisten Unternehmen unglaubliche Vorteile bringen und ist daher ein Muss für Unternehmen.
Unternehmen müssen nur kleine Änderungen vornehmen, um eine große Wirkung zu erzielen. Beispielsweise nutzt eine Callcenter-Organisation Automatisierungssoftware, um Prozesse zu rationalisieren und die Beziehungen zwischen Mitarbeitern und Kunden zu verbessern. Es trainierte Computersysteme anhand tausender historischer Interaktionen, um diese vorzubereiten. Es kann Formulare vorab ausfüllen, Vorschläge unterbreiten und Mitarbeiter beim Ausfüllen von Anträgen unterstützen. Da sich seine Rolle auf den Dokumentations- und Genehmigungsprozess konzentriert, spart es viel Zeit.
Mitarbeiter in kundenorientierten Positionen verbringen oft viel Zeit mit ihren alltäglichen Aufgaben. Seine Energie lässt sich weitaus besser für die direkte Interaktion einsetzen. In Kombination mit intelligenten Technologien wie Automatisierungssoftware und Chatbots können Unternehmen Transaktionen einfacher durchführen. Kunden werden zweifellos die schnelle und persönliche Reaktion auf den Service zu schätzen wissen, während die Mitarbeiter die dadurch gewonnene zusätzliche Freizeit zu schätzen wissen.
Intelligente Technologie verbessert den Geschäftsbetrieb
Intelligente Technologie hat den Geschäftsbetrieb in jeder Branche verbessert. Das digitale Zeitalter hat die Art und Weise verändert, wie jeder Sektor arbeitet. Es kann künstliche Intelligenz nutzen, um mit Tausenden von Kunden gleichzeitig zu sprechen, Kaufmuster zu analysieren, um das Ausgabeverhalten der Kunden vorherzusagen, oder seine wertvollsten Vermögenswerte mit Software zur Verhinderung von Datenverlusten schützen. Die Möglichkeiten sind nahezu endlos.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
